Pretrained Backbone

~8 min · keras-cv

Level 0Keras 도제

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from keras_hub.models import ResNetBackbone, EfficientNetBackbone, ViTBackbone; backbone = ResNetBackbone.from_preset('resnet_50_imagenet'). preset 이 weight + config 를 한 번에 다운로드. 작은 (b0) 부터 큰 (l) 까지 size variant.

backbone 위에 task head 부착하는 패턴: head = Dense(num_classes); model = keras.Sequential([backbone, GlobalAveragePooling2D(), head]). 또는 ImageClassifier preset 처럼 backbone+head 통합 모델 한 줄.

Code

import keras_cv

# Load a pretrained backbone
backbone = keras_cv.models.EfficientNetV2Backbone.from_preset(
    "efficientnetv2_s_imagenet"
)

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Exercise

ResNet18 / ResNet50 / ResNet152 backbone 으로 classifier 3 개 빌드. 작은 dataset (Oxford Flowers) 학습. accuracy vs 학습 시간 vs param 수 비교.

Progress

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